Chương 2 : THÔNG SỐ KỸ THUẬT CỦA THIẾT BỊ
2.4. Tổng quan về xử lý ảnh
2.4.4. Một số thuật tốn thơng dụng trong xử lý ảnh
- Điều chỉnh độ tương phản và độ sáng: Trước tiên cần làm rõ khái niệm độ tương phản. Ảnh số là tập hợp các điểm, mà mỗi điểm có giá trị độ sáng khác nhau. Ở đây, độ sáng để mắt người dễ cảm nhận ảnh song không phải là quyết định. Thực tế chỉ ra rằng hai đối tượng có cùng độ sáng nhưng đặt trên hai nền khác nhau sẽ cho cảm nhận khác nhau. Như vậy, độ tương phản biểu diễn sự thay đổi độ sáng của đối tượng so với nền. Một các nôm na, độ tương phản là độ nổi của điểm ảnh hay vùng ảnh so với nền [1].
Để điều chỉnh độ sáng cũng như độ tương phản của ảnh, ta có thể điều chỉnh giá trị độ xám của điểm ảnh trên toàn ảnh hoặc trên một vùng ảnh bằng cách nhân và cộng thêm một hằng số.
𝑔( 𝑥, 𝑦 ) = 𝛼 ⋅ 𝑓( 𝑥 , 𝑦 ) + 𝛽
Trong đó: α > 0 và β là các tham số gain và bias dùng để kiểm soát độ tương phản và độ sáng tại các điểm có tọa độ (x, y).
Tăng (giảm) β sẽ cộng (trừ) một giá trị không đổi cho mỗi pixel. Các giá trị pixel nằm ngồi [0; 255] sẽ bị bão hịa (nghĩa là giá trị pixel cao hơn 255 sẽ được được điều chỉnh thành 255, nhỏ hơn 0 sẽ điều chỉnh thành 0).
Nếu 0 < α < 1, các mức màu sẽ bị co lại và kết quả là hình ảnh có độ tương phản kém hơn.
Ví dụ:
Cho ảnh ban đầu ở dạng 8 bit, giá trị được biểu diễn bằng ma trận:
[
144 245 132 54
10 62 81 84
99 106 29 7
32 Ta thực hiện tăng độ tương phản của ảnh bằng cách nhân ma trận ảnh với α = 2. Khi đó ma trận sẽ trở thành: [ 255 255 255 108 20 124 162 168 198 212 58 14 ]
- Lọc số ảnh: Là một hệ thống dùng để làm biến dạng sự phân bố tần số của các thành phần tín hiệu theo các chỉ tiêu đã cho được gọi là bộ lọc số. Lọc số ảnh (Filter) có ý nghĩa quan trọng trong việc tạo ra các hiệu ứng trong ảnh, 1 số hiệu ứng nhờ sử dụng các bộ lọc làm mờ (Blur), làm trơn (Smooth),... Nguyên tắc chung của các phương pháp lọc là cho ma trận ảnh nhân chập với 1 ma trận lọc (Kernel) hay cịn được gọi là các phép tính nhân chập trên ảnh. Ma trận lọc lọc (Kernel) còn có thể được gọi là cửa số chập, cửa sổ lọc, mặt nạ,...
Công thức: Idst = M * Isrc Trong đó:
Isrc: ảnh gốc được sử dụng để lọc số ảnh.
Idst: ảnh ra sau khi thực hiện xong phép lọc số ảnh. M: ma trận lọc (Mask, kernel).
Với mỗi phép lọc có những ma trận lọc (Kernel) khác nhau, khơng có một quy định cụ thể nào cho việc xác định M. Kích thước ma trận M là 1 số lẻ. Ví dụ: 3x3, 5x5.
Tổng Tpt các phần tử trong ma trận M thường là 1.
Tpt > 1: Ảnh sau khi thực hiện xong phép lọc số ảnh (Idst) có độ sáng lớn hơn so với ảnh ban đầu (Isrc).
Tpt < 1: Ảnh sau khi thực hiện xong phép lọc số ảnh (Idst) có độ sáng nhỏ hơn so với ảnh ban đầu (Isrc).
33 𝑀 = [ 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 ]
- Tách ngưỡng: Ngưỡng là một số nằm trong đoạn từ 0 đến 255. Giá trị ngưỡng
sẽ chia tách giá trị độ xám của ảnh thành 2 miền riêng biệt. Miền thứ nhất là tập hợp các điểm ảnh có giá trị nhỏ hơn giá trị ngưỡng, những giá trị này sau khi trải qua quá trình tách ngưỡng sẽ được đặt lại giá trị là 0. Miền thứ hai là tập hợp các các điểm ảnh có giá trị lớn hơn hoặc bằng giá trị ngưỡng, những được này sẽ được đặt thành 255 sau q trình tách ngưỡng. Đơi khi kỹ thuật này còn được gọi là nhị phân ảnh.
Hình 2.27: Tách ngưỡng cho ảnh xám
- Tách ngưỡng tự động: Ngưỡng trong kỹ thuật tách ngưỡng thường được cho
bởi người sử dụng. Kỹ thuật tách ngưỡng tự động nhằm tìm ra ngưỡng một cách tự động dựa vào histogram theo nguyên lý trong vật lý là vật thể tách làm 2 phần nếu tổng độ lệch trong từng phần là tối thiểu [7].
- Biến đổi Hough cho đường thẳng: Mỗi điểm (x,y) trong mặt phẳng được biểu
diễn bởi cặp (r,ϕ) trong tọa độ cực [7].
Tương tự mỗi đường thẳng trong mặt phẳng cũng có thể biểu diễn bởi một cặp (r,ϕ) trong tọa độ cực với r là khoảng cách từ gốc tọa độ tới đường thẳng đó và ϕ là
34 góc tạo bởi trục 0X với đường thẳng vng góc với nó, hình 5.9 biểu diễn đường thẳng hough trong tọa độ Decard [7].
Ngược lại, mỗi một cặp (r,ϕ) trong toạ độ cực cũng tương ứng biểu diễn một đường thẳng trong mặt phẳng [7].
Giả sử M(x,y) là một điểm thuộc đường thẳng được biểu diễn bởi (r,ϕ), gọi H(X,Y) là hình chiếu của gốc toạ độ O trên đường thẳng ta có [7]:
X= r. cosϕ và Y= r.sinϕ Mặt khác, ta có: 𝑂𝐻⃗⃗⃗⃗⃗⃗ . 𝐻𝐴⃗⃗⃗⃗⃗⃗ = 0
Từ đó ta có mối liên hệ giữa (x,y) và (r,ϕ) như sau: x*cosϕ+y*sinϕ= r.
Xét n điểm thẳng hàng trong tọa độ Đề các có phương trình x*cosϕ0+y*sinϕ0= r0. Biến đổi Hough ánh xạ n điểm này thành n đường sin trong tọa độ cực mà các đường này đều đi qua (r0,ϕ0). Giao điểm (r0,ϕ0) của n đường sin sẽ xác định một đường thẳng trong hệ tọa độ đề các. Như vậy, những đường thẳng đi qua điểm (x,y) sẽ cho duy nhất một cặp (r,ϕ) và có bao nhiêu đường qua (x,y) sẽ có bấy nhiêu cặp giá trị (r,ϕ) [7].
35
- Tìm xương dựa trên làm mảnh (Skeletonization by thinning): Thuật toán làm
mảnh ảnh số nhị phân là một trong các thuật toán quan trọng trong xử lý ảnh và nhận dạng. Xương chứa những thông tin bất biến về cấu trúc của ảnh, giúp cho q trình nhận dạng hoặc vectơ hố sau này [7].
Thuật tốn làm mảnh là q trình lặp duyệt và kiểm tra tất cả các điểm thuộc đối tượng. Trong mỗi lần lặp tất cả các điểm của đối tượng sẽ được kiểm tra: nếu như chúng thoả mãn điều kiện xố nào đó tuỳ thuộc vào mỗi thuật tốn thì nó sẽ bị xố đi. Q trình cứ lặp lại cho đến khi khơng cịn điểm biên nào được xố. Đối tượng được bóc dần lớp biên cho đến khi nào bị thu mảnh lại chỉ còn các điểm biên [7].
Chất lượng của thuật toán làm mảnh được đánh giá theo các tiêu chuẩn được liệt kê dưới đây nhưng không nhất thiết phải thoả mãn đồng thời tất cả các tiêu chuẩn [7].
• Bảo tồn tính liên thơng của đối tượng và phần bù của đối tượng • Sự tương hợp giữa xương và cấu trúc của ảnh đối tượng
• Bảo tồn các thành phần liên thơng • Bảo tồn các điểm cụt
• Xương chỉ gồm các điểm biên, càng mảnh càng tốt • Bền vững đối với nhiễu
• Xương cho phép khơi phục ảnh ban đầu của đối tượng
• Xương thu được ở chính giữa đường nét của đối tượng được làm mảnh • Xương nhận được bất biến với phép quay.
36
Hình 2.29: Lấy khung xương (skeletonization)